a definição de categorias para o estudo de comportamentos ... · objetivo: apresentar um modelo...

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999: 97-118 97

A Definição de Categorias para o Estudo deA Definição de Categorias para o Estudo deA Definição de Categorias para o Estudo deA Definição de Categorias para o Estudo deA Definição de Categorias para o Estudo deComportamentos Proativos na Recuperação deComportamentos Proativos na Recuperação deComportamentos Proativos na Recuperação deComportamentos Proativos na Recuperação deComportamentos Proativos na Recuperação deInformaçõesInformaçõesInformaçõesInformaçõesInformações

Marlei PozzebonHenrique M. R. de FreitasMaira Petrini

RRRRRESUMOESUMOESUMOESUMOESUMO

Este estudo explora o relacionamento existente entre as características técnicas de um projeto desistema de informação e apoio à decisão e os comportamentos dos usuários no seu uso. Seuobjetivo: apresentar um modelo conceitual de Enterprise Information Systems (EIS), construídoa partir da literatura, das tendências tecnológicas e de estudos de caso, que identificam caracte-rísticas de sistema para comportamentos proativos dos usuários na recuperação de informações.Entre os principais resultados, pode-se destacar a definição de categorias relacionadas com ascaracterísticas dos sistemas - flexibilidade, integração e apresentação - e de categorias relaci-onadas com os comportamentos dos usuários na recuperação de informações - exploração dedados (scanning) e busca focada (focus search) - bem como a apresentação de um modeloconceitual para sistemas EIS. Pode-se destacar também a exploração de uma nova técnica paramétodos qualitativos, denominada Modelagem de Casos, desenvolvida com o objetivo de buscarmaior exploração do contexto na fase de análise de dados.

Palavras-chaves: proatividade; métodos qualitativos; sistemas de informação; exploração dedados.

AAAAABSTRACTBSTRACTBSTRACTBSTRACTBSTRACT

This study investigates the relationship between technical characteristics of decision support andinformation system project and users’ behaviors. The objective is to present a conceptual modelof Enterprise Information Systems (EIS) that was constructed starting from the literature, thetechnological tendencies and the case studies, which identifie system characteristics for proactiveusers’ behaviors, in recovery information. Among the main results, we can stand out the definitionof categories related with the systems characteristics - flexibility, integration and presentation -and the definition of categories related with the users’ behaviors in the information recovery -scanning and focus search - as well as the presentation of a conceptual model for EIS systems. Wecan also stand out the exploration of a new technique for qualitative methods, called Case Modeling,developed with the objective of looking for a larger exploration of the context in the phase of dataanalysis.

Key words: proactivity; qualitative methods; information system; scanning.

98

Marlei Pozzebon, Henrique M. R. de Freitas e Maira Petrini

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

IIIIINTRODUÇÃONTRODUÇÃONTRODUÇÃONTRODUÇÃONTRODUÇÃO

Realizar pesquisas na área de sistemas de informação e apoio à decisão é tarefacomplexa e desafiadora. Envolve a busca de evidências, de relações de causa-efeito, de modelos e de teorias insertas no contexto formado pela interação entrehomem e computador. Essa interação, por si só, é complexa: aspectos humanos(cognitivos, psicológicos, sociais, culturais) e aspectos técnicos (projeto, ergonomia,implementação) devem ser levados em conta não de forma isolada, mas integrada.É desafiadora, porque o ato de projetar sistemas de apoio à decisão envolve aintenção de afetar a forma como as pessoas tomam decisões, ou seja, provocaralgum efeito sobre o modo como elas pensam, reagem, respondem, desistem, lu-tam, ficam indiferentes. Pessoas e idéias-negócios-decisões possuem sistemas deinformação como interface de forma cada vez mais constante. Cada modelo oupostura adotados pelos desenvolvedores/pesquisadores produzem sistemas comcaracterísticas que influenciam, intencionalmente ou não, o comportamento dosusuários, pessoas que tomam decisões baseadas no recurso informação com osuporte de um sistema computadorizado.

Entre os diversos tipos de sistemas de suporte para o processo decisório encon-tram-se os sistemas EIS, tradicionalmente conhecidos como Executive InformationSystems, também denominados Enterprise Information Systems – EIS (Turban eWalls, 1995). A análise da evolução dos sistemas EIS revela clara transformaçãode suas características e funcionalidades à medida que as condições ambientais eculturais em que as decisões são tomadas foram ficando mais complexas e foramencontrando suporte no surgimento de tecnologias mais sofisticadas. No entanto,a despeito das acentuadas mudanças no perfil dos sistemas, sabe-se ainda muitopouco sobre como as características dos sistemas afetam o comportamento dosdecisores. Este é um desafio que vem estimulando fortemente muitas pesquisas etraz à tona lacunas que marcam a formação dos profissionais de sistemas na áreacognitiva, psicológica, humana enfim.

O objetivo desse trabalho é identificar características de sistema que possibili-tem condições para a proatividade dos usuários. Na seção 2 essas característicassão categorizadas, compondo um modelo de sistema de informação, particular-mente um modelo para enterprise information systems. Na seção 3 é explorado oconceito de proatividade. Como o foco é a interação decisor/sistema, na seção 4 oconceito de proatividade é relacionado com o comportamento do usuário na recu-peração de informações. A seção 5 é inteiramente dedicada à análise dos experi-mentos de campo realizados no terreno dos sistemas EIS entre os anos de 1996 e

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 99

A Definição de Categorias para o Estudo de Comportamentos Proativos na Recuperação de Informações

1997, sobretudo por Vandenbosch, que trouxeram significativas contribuiçõespara esta pesquisa na compreensão das diferentes formas possíveis de interaçãoentre os usuários e os sistemas de informação, com foco na recuperação das infor-mações. A partir da seção 6, a pesquisa é descrita. Finalmente, nas seções 7 e 8,a discussão dos resultados e as conclusões são apresentadas.

AAAAASSSSS C C C C CARACTERÍSTICASARACTERÍSTICASARACTERÍSTICASARACTERÍSTICASARACTERÍSTICAS DOSDOSDOSDOSDOS S S S S SISTEMASISTEMASISTEMASISTEMASISTEMAS EIS EIS EIS EIS EIS

A primeira etapa do trabalho consistiu em categorizar os sistemas EIS, procu-rando identificar um conjunto de características através da revisão de diversostrabalhos nesse campo. A partir de um conjunto inicial, construído com base naliteratura (Turban e Walls, 1995; Elam e Leidner, 1995; Volonino, Watson eRobinson, 1995; Turban, 1995; Chi e Turban, 1995; Watson et al., 1995; Rainere Watson, 1995), foram adicionadas outras características, dispersas e emergen-tes, que agregaram valor ao conjunto e que permitiram caminhar na direção deintencionalmente influenciar o comportamento dos usuários. Buscou-se a integraçãode elementos emergentes para as características desejáveis, possibilitando a apre-sentação de um dos resultados do trabalho: uma grade de análise para avaliaçãode sistemas EIS (vide Tabela 1).

Qual foi o critério para a construção da grade de análise? Buscou-se uma formade categorização. Todos os elementos pesquisados foram enquadrados em umadas três categorias elencadas como essenciais em um sistema de informação: (1) alógica do acesso e armazenamento dos dados, que representa a entrada ou o inputdo sistema, englobando aqueles elementos relacionados com o contato do sistemacom os dados e fontes de informação; (2) a lógica do processamento dos dados,englobando todos aqueles elementos relacionados com as funcionalidades e capa-cidades técnicas do sistema; (3) a lógica da apresentação das informações resul-tantes, que representa a saída ou output do sistema, englobando aqueles elemen-tos relacionados com o contato do usuário com o sistema, mais precisamente comsua interface. A organização das características nas três categorias acima foi re-alizada através da construção da grade de análise (vide Tabela 1), que possui umduplo significado: serviu como instrumento em várias etapas da pesquisa e auxi-liou na composição do modelo conceitual proposto, outro dos principais resulta-dos deste trabalho.

100


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

Tabela 1: Grade de Análise com os Elementos do Modelo Conceitual

O CO CO CO CO COMPORTAMENTOOMPORTAMENTOOMPORTAMENTOOMPORTAMENTOOMPORTAMENTO DOSDOSDOSDOSDOS U U U U USUÁRIOSSUÁRIOSSUÁRIOSSUÁRIOSSUÁRIOS

É possível estimular, influenciar ou criar condições para comportamentosproativos nos usuários dos sistemas de informação, manipulando as característi-cas e funcionalidades técnicas do sistema? Para abordar a questão comportamentalé vital que as principais idéias e variáveis envolvidas no tema da proatividadesejam claramente definidas. Qual é o conceito de proatividade adotado? Que écomportamento proativo? Se existe comportamento proativo, que significa entãocomportamento não-proativo? Na busca de literatura sobre o tema, deparamo-nos com os estudos de Crant (1995, 1996) sobre predisposição para a proatividadeatravés de uma abordagem centrada no estudo da disposição pessoal; os estudossobre empreendedorismo de Gartner (1988, 1989), que complementam a lacunadeixada pelo estudo anterior, ao traçar uma espécie de guia metodológico paralidar com temas comportamentais sobre o enfoque organizacional; os estudos deVandenbosch e Higgins (1996) e Vandenbosch e Huff (1997) sobre comportamen-tos relacionados com a recuperação de informações, cuja contribuição foi funda-mental.

A identificação de uma disposição pessoal em direção a um comportamentoproativo tem como objetivo identificar diferenças entre as pessoas à medida quealgumas pessoas têm iniciativas e agem de forma a influenciar seu ambiente e

Requisitos Técnicos do Sistema1. Quanto ao Acesso, Filtro e Armazenamento dosDados

2. Quanto às Capacidades Técnicas ou Funcionalidades

1.1 Acessa dados internos e formais 2.1 Possibilita drill down (análise do global para odetalhado)

1.2 Acessa dados externos e formais 2.2 Possibilita técnicas de alarmes, semáforos e exceção1.3 Acessa dados internos e informais 2.3 Possibilita análises qualitativas1.4 Acessa dados externos e informais 2.4 Possibilita parametrização (análises ad hoc)1.5 Armazena dados históricos e atuais 2.5 Possibilita técnicas de OLAP e análise multidimensional1.6 Armazena dados agregados e detalhados 2.6 Permite atividades de previsão (simulações, projeções)1.7 Implementa um armazém corporativo de dados 2.7 Facilita a integração e a comunicação com outros

ambientes (correio eletrônico, Internet, planilhas e editores,agendas, outros aplicativos e sistemas de informação)2.8 Implementa funções de mineração de dados

3. Quanto à Interface ou Apresentação3.1 Possui interface gráfica com usuário3.2 É amigável: implementa várias opções de navegação e poucos clicks de mouse para chegar nas informações3.3 Possui telas de ajuda

3.5 Possui tempo de resposta rápido3.6 É acessível de muitos lugares3.7 É pré-customizado para cada usuário ou classe de usuários3.8 É customizável pelo usuário

3.4 Possui alta concentração e combinação de recursos gráficos

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 101


outras não. A disposição proativa é tendência para iniciar e manter ações quealteram diretamente o ambiente ao redor. O conceito de proatividade, como com-ponente do comportamento organizacional e como medida da personalidadeproativa, foi introduzido por Bateman e Crant (1993). Ou, sob enfoque similar, aproatividade pode ser compreendida como traço instrumental, porque é parte deuma classe de comportamentos que tem impacto sobre o ambiente (Buss e Finn,1987). Comportamento proativo é comportamento que altera diretamente os am-bientes. Como todo comportamento, possui causas pessoais e situacionais. O focodo trabalho desenvolvido por Crant (1996) foi a mensuração e correlação docomportamento proativo como disposição pessoal, ou seja, uma tendência do com-portamento relativamente estável. O foco deste trabalho foi a exploração das cau-sas situacionais, entre as quais se inserem os sistemas de informação (Pozzebon,1998).

Na revisão da literatura sobre estudos comportamentais destacou-se o trabalhode Gartner (1988, 1989). Sua principal contribuição foi enfatizar que a articula-ção de uma teoria requer que as variáveis-chaves sejam claramente definidas.Procurou-se, então, tornar clara a definição de proatividade; no entanto não existedefinição genérica e consensualmente aceita de proatividade na literatura, e nãoexistem instrumentos psicológicos, além da escala de Crant, para construí-la até omomento. Iniciou-se, então, um estudo exploratório sobre a interação entre usuá-rios (e seus comportamentos) e os sistemas de informação (e suas características),para construir categorias e elaborar instrumentos de medida.

. A proatividade relacionada com a recuperação de informações. Deixandoo conceito de proatividade enquanto comportamento geral das pessoas e focali-zando mais o estudo, chega-se ao comportamento das pessoas enquanto usuáriosde sistemas de informação. Nesse aspecto, mostra-se relevante o comportamentode recuperação de informações, momento de contato fundamental na interaçãoentre sistemas e usuários. Pesquisas prévias mostram que existem muitas formaspossíveis de aquisição de informações, as quais podem variar em um contínuo quevai do modo de aquisição geral e sem intenção, até o modo específico e orientadopor um objetivo (Vandenbosch e Huff, 1997). Alguns termos vêm sendo utiliza-dos para descrever este conjunto de modos diferentes de recuperação de informa-ções, destacando-se entre eles os termos scanning(1) (Aguilar, 1967) e focus search(Huber, 1991), aos quais passamos a denominar, respectivamente, exploração dedados e consulta focada.

No contexto dos sistemas EIS, consulta focada é o comportamento que os exe-cutivos apresentam, quando utilizam o sistema para verificar resultados de de-sempenho da empresa ou olhar uma informação específica. Exploração de dados,por sua vez, é o comportamento que os executivos apresentam, quando navegamatravés de dados, a fim de compreender tendências ou melhorar a compreensão

102


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

dos negócios (Vandenbosch e Higgins, 1996). A análise das formas de recupera-ção de informações descritas acima permitiu realizar uma associação entre osconceitos de comportamento proativo e reativo com os modos de recuperação eexploração de dados e consulta focada. Os resultados de estudos conduzidos jus-tamente sobre a forma como os executivos recuperam informações dos EIS e asconseqüências destas formas sobre o desempenho organizacional (Posada ePinsonneualt, 1993; Vandenbosch e Huff, 1997), somados à descrição das duasformas de comportamento (scanning e focus search), permitem estabelecer a se-guinte relação: usuários que exibem um comportamento proativo na recupe-ração das informação são aqueles que combinam formas de consulta focada ede exploração de dados, enquanto os usuários que exibem um comportamen-to reativo não realizam exploração de dados, restringindo-se a consultasfocadas.

Em relação à mensuração e relacionamento entre diferentes formas de recupera-ção de informações, Vandenbosch e Huff (1997) enfatizam que se trata de umestudo em estado recente de compreensão, cujos construtos são ainda de naturezapreliminar. Trata-se de forte justificativa para que maiores esforços sejam reali-zados para a construção de teorias nesse campo, possibilitando a compreensão decomo as características dos sistemas de informação podem estimular o surgimentode comportamentos de exploração dos dados e somá-los ao de busca focada, ouseja, identificar condições para a proatividade.

IIIIINTERAÇÃONTERAÇÃONTERAÇÃONTERAÇÃONTERAÇÃO U U U U USUÁRIOSUÁRIOSUÁRIOSUÁRIOSUÁRIO X S X S X S X S X SISTEMAISTEMAISTEMAISTEMAISTEMA (U (U (U (U (USOSOSOSOSO DODODODODO S S S S SISTEMAISTEMAISTEMAISTEMAISTEMA)))))

Preocupado com a questão da interação entre as pessoas e a tecnologia, sobre-tudo no que diz respeito à comunicação, Lévy (1993, 1994) introduz importanteconceito denominado tecnologias da inteligência ou tecnologias intelectuais. Estaabordagem faz emergir um ativo debate sobre o uso social da informática. Asevoluções progressivas na área da informática, com a sobreposição de camadas emais camadas de softwares e interfaces, condicionam fundamentalmente a manei-ra de pensar e funcionar de cada grupo social em cada época. Emerge, com estaabordagem, uma questão fundamental: o papel desempenhado pelos sistemas deinformação enquanto tecnologias intelectuais. Um sistema de informações podeser caracterizado como tecnologia intelectual, porque afeta a organização dasfunções cognitivas do homem. Os sistemas intervêm nos processos subjetivosindividuais e coletivos. É preciso compreender como ocorre esta intervenção e,sobretudo, de que forma queremos interferir (Pozzebon, 1998).

Silver (1994) chama a atenção para o fato de que a intervenção do projetista de

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 103


um sistema de informação pode ser deliberada, mas também pode ser inadvertida:existem características construídas intencionalmente no sistema pelo projetista,mas também existem algumas inadvertidas, não planejadas, cujas conseqüênciasnão eram esperadas, ou seja, existem usos possíveis, não pensados por quem fezas escolhas no decorrer do projeto do sistema. O autor ressalta a distinção entre osconceitos de restritividade e orientação decisional(2). A restritividade define o queos usuários podem fazer com o sistema, enquanto a orientação decisional descre-ve, tendo em vista o que os usuários podem fazer com o sistema, como o sistemaafeta o que eles fazem. A orientação decisional não é independente da restritividade:alta restritividade limita o poder dos usuários, deixando poucas possibilidadespara uma orientação decisional significativa; restritividade mínima oferece consi-deráveis oportunidades para orientar os decisores. Se as características de umsistema, ou seja, sua interface e suas capacidades funcionais, alimentam tendênci-as cognitivas sistemáticas em seus usuários, então estas características podem serresponsáveis de que os sistemas influenciem inadvertida ou intencionalmente osjulgamentos dos seus usuários, ou seja, o emprego que o usuário faz do sistema(Pozzebon, 1998).

UUUUUMMMMM E E E E ESTUDOSTUDOSTUDOSTUDOSTUDO DEDEDEDEDE R R R R REFERÊNCIAEFERÊNCIAEFERÊNCIAEFERÊNCIAEFERÊNCIA - O E - O E - O E - O E - O ESTUDOSTUDOSTUDOSTUDOSTUDO DEDEDEDEDE C C C C CAMPOAMPOAMPOAMPOAMPO DEDEDEDEDE V V V V VANDENBOSCHANDENBOSCHANDENBOSCHANDENBOSCHANDENBOSCH

As pesquisas de Vandenbosch, publicadas entre 1996 e 1997, focalizam o rela-cionamento entre sistemas executive information system e seus usuários. A inves-tigação é justamente sobre como os EIS, caracterizados como ferramentas alta-mente flexíveis, são utilizados pelo executivos, que podem comportar-se de váriasformas na busca de informações. Embora o foco do nosso trabalho não seja de-sempenho organizacional (preocupação central de Vandenbosch), encontramosvários elementos comuns e contribuições para nossa pesquisa, entre as quais sali-entamos duas: a idéia de predisposição para a exploração de dados e uma tipologiapara caracterizar as qualidades dos sistemas EIS.

A primeira grande contribuição do estudo de Vandenbosch para esta pesquisa: aforma adotada para caracterizar as qualidades do sistema. Normalmente, os estu-dos de impacto dos sistemas utilizam indicadores bem específicos do ponto devista tecnológico, como tempo de resposta, número de telas, e percepção deamigabilidade. A tipologia proposta por Vandenbosch e Huff (1997) apresentatrês diferentes categorias: (1) diferenciação: quando um EIS inclui uma diversi-dade de aplicações, possui vários níveis de detalhe e é freqüentemente modificadoe atualizado; (2) integração: quando um EIS combina informações de váriasfontes em uma única tela; (3) flexibilidade: quando um EIS possibilita capacida-des analíticas e de modelagem, ou seja, os dados podem ser usados de forma

104


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

independente daquela sob a qual foram coletados, o sistema não predefine comoos dados devem ser visualizados.

A questão de pesquisa que guiou os estudos de Vandenbosch é: como e quandoo comportamento dos executivos, que recuperam informações baseados em siste-mas EIS, varia e qual o impacto dessas variações? Uma das contribuições maissignificativas foi a sugestão de que existe uma predisposição para a exploraçãode dados. A predisposição para o comportamento de explorar dados não significauma previsão da existência do comportamento de exploração de dados em EIS; noentanto a pesquisa mostrou que uma predisposição para o comportamento deexplorar dados é condição necessária para a exploração de dados em EIS. Trata-se de condição necessária, não de garantia. Fica, então, a expectativa de que umcomportamento de exploração de dados possa ser estimulado e mantido. As ca-racterísticas dos sistemas EIS são controláveis, manipuláveis: se o comportamen-to de exploração for profundamente desejado, as condições que o facilitam podemser estabelecidas de forma consciente.

A PA PA PA PA PESQUISAESQUISAESQUISAESQUISAESQUISA

O método estudo de caso foi considerado o mais adequado para permitir arevisão crítica do modelo conceitual; mas a escolha oportuna do método de pes-quisa não assegura o sucesso dos resultados. É preciso tomar uma série de cuida-dos, para que cada passo seja dado da melhor forma, ou seja, com o maior rigorcientífico ao nosso alcance. Os principais passos que foram seguidos na pesquisaforam descritos no trabalho publicado em 1998, denominado PelaAplicabilidade - com um Maior Rigor Científico - dos Estudos de Caso emSistemas de Informação (Pozzebon e Freitas, 1998a).

O critério adotado para a seleção das empresas apoiou-se na elaboração dagrade de análise, que permitiu identificar, nos sistemas existentes nas empresas,os elementos em comum com o modelo proposto. Foram identificadas, através deconsulta telefônica, empresas com sistemas EIS implantados em prazo não inferi-or a um ano e utilizados por número de usuários não inferior a 10. De um conjun-to de 35 empresas identificadas, foram classificadas 10. As 10 empresas pré-selecionadas foram pontuadas segundo a grade de análise, e classificadas de acor-do com o número de elementos dos seus sistemas EIS em comum com os elemen-tos do modelo proposto. Esta classificação permitiu selecionar 2 empresas commaior pontuação e 2 empresas com menor pontuação, ou seja, maior e menordistância do modelo proposto. As empresas selecionadas são apresentadas naTabela 2.

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 105


Tabela 2: Locais Selecionados segundo os Critérios Estabelecidos

Execução da PesquisaExecução da PesquisaExecução da PesquisaExecução da PesquisaExecução da Pesquisa

. Instrumentos de coleta de dados. Cada método de pesquisa pode utilizaruma ou mais técnicas para coleta de dados. Em estudos de caso, as principaistécnicas empregadas passam por entrevistas, técnicas observacionais, relatóriosdas empresas, memorandos, cartas, mensagens, artigos e outros. A escolha dométodo de pesquisa influencia a forma como o pesquisador coletará seus dados. Aqualidade de uma pesquisa qualitativa depende, sobretudo, da capacidade de cole-tar dados de alta qualidade (Pozzebon e Freitas, 1998). A multiplicidade de recur-sos de que pode lançar mão o investigador qualitativo na realização da sua pes-quisa, e visando a atingir máxima amplitude na descrição, explicação e compre-ensão do foco em estudo, permite trazer à tona a técnica da triangulação (Triviños,1987). Objetivando boa cobertura dos objetivos da pesquisa e buscando evidênci-as de múltiplas fontes para dar apoio às descobertas da pesquisa exploratória,empregaram-se métodos múltiplos de coleta de dados: (1) grade de análise, (2)documentos, (3) observação direta, (4) entrevista semi-estruturada e (5) questi-onário autopreenchido.

. Protocolo para a realização dos estudos de caso. Um dos pré-requisitos paraa condução de um estudo de caso concerne às habilidades e conhecimentos dopesquisador sobre o tema em investigação (Myers, 1997). Nesta pesquisa, o pes-quisador possui 12 anos de experiência na área de sistemas de informação, dosquais 3 dedicados ao desenvolvimento e implantação de sistemas EIS, ou seja,assume-se uma preparação adequada para elaborar e aplicar o protocolo. A ela-boração de protocolo é estratégia a ser seguida para aumentar a confiabilidade doestudo de caso. Deve conter os instrumentos, os procedimentos e as regras gerais,que deverão ser seguidos no uso de cada instrumento (Yin, 1984).

Análise Qualitativa dos Dados ColetadosAnálise Qualitativa dos Dados ColetadosAnálise Qualitativa dos Dados ColetadosAnálise Qualitativa dos Dados ColetadosAnálise Qualitativa dos Dados Coletados

Embora exista clara distinção entre a coleta de dados e a análise de dados, estadistinção é problemática para muitos pesquisadores de métodos qualitativos. Ospressupostos do pesquisador afetam a coleta de dados, e os dados coletados deter-minam o que será o resultado: os dados afetam a análise de forma significativa,assim como a análise afeta os dados. Existem diferentes abordagens para coletar,

Organização Número de Usuários Tempo Implantação Pontuação na Grade AnáliseORG4 15 1 ano 85 (1o.)ORG2 40 1 ano e 2 meses 75 (2o.)ORG5 22 1 ano e 10 meses 65 (9o.)ORG3 20 2 anos e 5 meses 55 (10o.)

106


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

analisar e interpretar dados qualitativos. A linha comum é que todos os modosqualitativos de análise se relacionem primeiramente com a análise textual, verbalou escrita (Myers, 1997).

Após a análise de todas as técnicas descritas acima e das relacionadas com ométodo conhecido como Grounded Theory (Pandit, 1996), optou-se por tirar van-tagem de uma das aptidões do pesquisador, modelagem de dados, e desenvolveruma técnica para analisar dados qualitativos que pode ser denominada Modela-gem de Casos. A modelagem de dados permite abstrair todos os elementos, atri-butos e relacionamentos significativos e relevantes de determinada situação real erepresentá-los graficamente, recriando o contexto. Ora, não é considerado vital,na análise de dados qualitativos, a preservação do contexto, aquilo que realmentedá significado aos dados? Partiu-se, então, para a experimentação de novo méto-do de análise dos dados, baseado na modelagem dos dados qualitativos coletados(Pozzebon e Freitas, 1998).

Através da modelagem foi possível recriar o contexto, onde os dados foramgerados, através dos dados colhidos a partir de percepções do pesquisador, dosrespondentes e da transcrição de documentos (Pozzebon, 1998). Os principaispassos na condução de uma pesquisa qualitativa, que utiliza a modelagem decasos, estão resumidos na Tabela 3. Os 4 casos foram mapeados separadamente,cada um dentro do seu contexto; depois foram reunidos em um único modelo,processo que permitiu a visualização de similaridades e diferenças de forma mui-to rica, já que as diferenças entre sistemas e organizações também se mostrampresentes e com significado. Mesmo que o foco desta pesquisa não contemplefatores organizacionais, eles permaneceram visíveis através do mapeamento.

Tabela 3: Resumo da Modelagem de Casos

Apresentação dos ResultadosApresentação dos ResultadosApresentação dos ResultadosApresentação dos ResultadosApresentação dos Resultados

. Geração de categorias para classificação das características técnicas dossistemas. O primeiro resultado significativo da análise dos dados coletados nosestudos de caso foi o refinamento das categorias relacionadas com as caracterís-ticas dos sistemas. Ficou evidente que, para os usuários, as categorias integração,flexibilidade e apresentação eram muito mais significativas do que as utilizadasinicialmente na grade de análise e no modelo (acesso aos dados, funcionalidadese interface): a Tabela 1 apresentou as características dos sistemas classificadas

•••

Modelagem dos Casos Exploração dos Relacionamentos Comparação e Classificações (Visões do Modelo)

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 107


de acordo com as definições encontradas na literatura. As entrevistas com osusuários, realizadas durante os estudos de caso, trouxeram à tona as mesmascaracterísticas, porém categorizadas com nomes um pouco distintos, mais famili-ares aos usuários. Desta forma, embora tenha ocorrido ligeira adaptação na deno-minação das categorias, existe convergência total entre seus conteúdos, conformese pode observar na Tabela 4.

Tabela 4: Adaptação das Categorias à Luz dos Estudos de Caso

. O perfil dos sistemas investigados dentro das categorias. Com base nareavaliação das categorias relacionadas com as características dos sistemas, umadas primeiras atividades de análise foi o detalhamento das características técnicasdos sistemas investigados em relação às categorias (Pozzebon, 1998). Com oauxílio da grade de análise, os sistemas foram avaliados pelo pesquisador segun-do suas características. Para cada característica listada na grade de análise, ossistemas examinados foram classificados segundo uma escala Likert de 1 a 5. Asoma de todos os escores de cada categoria originou o escore final, que permitiuao pesquisador classificar cada sistema. O resultado desta avaliação, expresso emtermos dos graus baixo, médio e alto, é apresentado na Tabela 5.

Tabela 5: Síntese das Características dos Quatro Sistemas

. O perfil dos usuários entrevistados - predisposição para a exploração dedados. Após a análise dos modelos de sistemas, a próxima etapa foi analisar operfil dos usuários entrevistados. Esteve presente, durante toda a investigação,que a questão dos comportamentos e predisposições seria de difícil avaliação,tanto no que diz respeito à proatividade como quanto à recuperação de informa-ções. Primeiro, porque não surgiram na revisão da literatura muitos instrumentosque permitissem avaliar as predisposições dos usuários. Além disso, conformeGartner (1988), os traços da personalidade não são predições infalíveis de que apessoa irá agir de forma particular em tal ou qual situação particular.

Categorias Iniciais (grade de análise) Categorias AdaptadasAcesso e Armazenamento dos Dados IntegraçãoCapacidades Técnicas ou Funcionalidades FlexibilidadeInterface ou Apresentação Apresentação

Integração Flexibilidade ApresentaçãoCaso 1: Sistema 1 Média Baixa AltaCaso 2: Sistema 2 Baixa Baixa MédiaCaso 3: Sistema 3 Alta Alta AltaCaso 4: Sistema 4 Média Alta Alta

108


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

Manteve-se na pesquisa a escala de proatividade de Bateman e Crant (1993), paraverificar a predisposição para um comportamento proativo; foram incluídas nasentrevistas semi-estruturadas as questões construídas por Vandenbosch e Higgins(1996), para investigar a predisposição para a exploração de dados, visando a mai-or riqueza na investigação. Mesmo que não fossem realizadas descobertas conclusi-vas, e isso nem seria possível através de um estudo exploratório, sobre a questãopredisposição, procurou-se combinar contribuições das duas linhas de pesquisa.Também foram consideradas as recomendações de Gartner (1988, 1989).

A aplicação de questões relacionadas com a percepção dos usuários quanto auma predisposição para a exploração de dados, por serem abertas, permitiu gran-de número de descobertas. Os usuários mostraram familiaridade e confiança, aodescreverem tanto sua predisposição, quanto seu comportamento no uso do siste-ma: como utilizam o sistema, por que utilizam de tal forma e como gostariam queo sistema fosse, para que pudessem ter um comportamento diferente e desejado.Os conceitos de busca focada e exploração de dados mostraram-se familiarespara os usuários. Foi possível coletar, com grande grau de segurança, os dadossobre presença ou ausência de exploração de dados e busca focada.

As entrevistas em profundidade, somadas às observações de outras pessoas e dopróprio observador, mostraram-se eficientes para captar categorias bem definidascomo as relacionadas com o uso do sistema, ou seja, ficou claro que alguns usu-ários somente fazem consultas específicas no sistema, enquanto outros fazem con-sultas específicas e exploram dados. Vandenbosch e Huff (1997) associaram asatitudes passiva e ativa com os modos de recuperação. Huber (1991) definiuscanning como um comportamento pessoal, exibido quando as pessoas navegamintencionalmente através de informações, sem algum problema particular pararesolver ou questão a que responder, caracterizando-o como postura ativa, inten-cional. Pozzebon (1998) adotou o conceito de comportamento proativo relaciona-do com a recuperação das informações, não como traço geral da personalidade.

. A observação do uso dos sistemas. Quais foram as principais característicastécnicas levantadas a partir das percepções dos usuários sobre o que eles conside-ram importante para possibilitar a exploração de dados? Através do mapeamentode casos algumas características novas surgiram, e sugeriram adaptações signifi-cativas ao modelo proposto inicialmente. O próximo passo na avaliação do usodos sistemas foi fazer um cruzamento entre a proximidade dos sistemas investiga-dos com o modelo proposto, e a presença ou ausência de comportamentos proativosna recuperação de informações. Foram avaliados, nesse momento, quais sistemaspossibilitam a existência de comportamentos proativos na recuperação de infor-mações. Esse cruzamento é apresentado na Tabela 6. Nas colunas tem-se o crité-rio de avaliação do sistema: muitos elementos e poucos elementos em comum como modelo. Os elementos em comum podem estar relacionados com características

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 109


de integração, flexibilidade e apresentação. Nas linhas tem-se o critério de ava-liação do uso do sistema: presença ou ausência de exploração de dados. Apenasos sistemas 2 e 3 apresentaram usuários com comportamentos proativos na recu-peração de informações. Do total de 12 entrevistas com usuários, apenas 4 exibi-ram comportamento de exploração de dados somado à buscas focadas. Os demaisapenas exibiram comportamentos de busca focada.

Tabela 6: Observação do Uso dos Sistemas

DDDDDISCUSSÃOISCUSSÃOISCUSSÃOISCUSSÃOISCUSSÃO

A Reavaliação da Grade de AnáliseA Reavaliação da Grade de AnáliseA Reavaliação da Grade de AnáliseA Reavaliação da Grade de AnáliseA Reavaliação da Grade de Análise

A realização dos estudos de caso permitiu certo refinamento das categoriasrelacionadas com as características do sistema e a reavaliação da grade de análise(vide Tabela 7). Passou-se a trabalhar com as categorias integração, flexibilida-de e apresentação. As pesquisas futuras, sejam de surveys ou de experimentos decampo ou em laboratório, poderão partir destas categorias para aprofundar asrelações de causa-efeito entre características e comportamentos.

Muitos Elementos em Comum com oModelo

Poucos Elementos em Comum com oModelo

Integração Flexibilidade Apresentação Integração Flexibilidade ApresentaçãoPresença deExploraçãode Dados

Sistema 3(Alta)

Sistema 3(Alta)

Sistema 3(Alta)

Sistema 2(Baixa)

Sistema 2(Baixa)

Sistema 2(Média)

Ausência deExploraçãode Dados

Sistema 1(Média)Sistema 4(Média)

Sistema 4(Alta)

Sistema 1(Alta)Sistema 4(Alta)

Sistema 2(Baixa)

Sistema 2(Baixa)Sistema 1(Baixa)

Sistema 2(Média)

110


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

Tabela 7: Grade de Análise Revisada

Revisão Crítica do Modelo PropostoRevisão Crítica do Modelo PropostoRevisão Crítica do Modelo PropostoRevisão Crítica do Modelo PropostoRevisão Crítica do Modelo Proposto

Através dos estudos de caso, procurou-se a oportunidade de confrontar a teoriacom a realidade, com os sistemas implantados e utilizados em algumas empresas.O modelo proposto inicialmente foi revisado, absorvendo as modificações apon-tadas como relevantes, através da análise dos dados coletados nos estudos decaso. Foi elaborada uma segunda versão do modelo, apresentada na Figura 1,a seguir.

Pode-se destacar, entre os elementos reavaliados, o que se segue.

(1) A exploração de dados sob diferentes perspectivas e com diversos grausde detalhamento, na sua extensão mais ampla, envolve a sinergia de algumastecnologias emergentes. Observou-se que técnicas relacionadas com mineraçãode dados ainda são muito desconhecidas pelos próprios técnicos em informáticadas empresas, e não encontramos nenhum sistema que incorporasse estas fun-ções; mas existe clara tendência para a construção de armazéns de dados, e obser-va-se que esta tecnologia tem conseqüências diretas sobre a integração dos dadose o desempenho do sistema. Já em relação às técnicas OLAP e à análisemultidimensional, apenas um dos sistemas já incorporou estas técnicas em toda asua extensão e os resultados não foram satisfatórios. No entanto os demais siste-mas, que incorporaram técnicas de OLAP e análise multidimensional combinadascom alto grau de pré-customização, tiveram maior sucesso. Observou-se que umnível muito sofisticado de parametrização pode confundir os usuários. Parecemais aconselhável que o sistema possua um conjunto pré-definido de consultasmais freqüentes (pré-customizado), mas permita a construção de outras, quandonecessárias (customizabilidade).

Características do SistemaIntegraçãoIntegra dados externos e internos (de todas as áreas da empresa)Integra dados contextuais (análises e percepções sobre indicadores e gráficos)Tem interface com sistemas especializados em dados informaisArmazena dados históricos e atuais, agregados e detalhados, implementando o conceito de armazém corporativo de dadosFlexibilidadePossibilita técnicas típicas dos EIS: drill down, alarmes, semáforos, relatórios de exceçãoPossibilita técnicas típicas dos DSS: simulações, projeções, previsões, criação de cenários, curvas de tendências, análiseswhat-ifPossibilita técnicas típicas da tecnologia OLAP: processamento analítico em tempo real, análise multidimensional eanálises ad hocPossibilita técnicas de parametrização, dosadas com características de pré-customização e customizabilidadeApresentaçãoPossui interface gráfica com usuárioPossui telas de ajuda e facilidades de operaçãoPossui combinação de recursos gráficosPossui bom tempo de respostaPossui interface pré-customizada, com possibilidades de customização posterior

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 111


Combinaçãode Recursos Gráficos

ApresentaçãoApresentação

Telas de Ajuda eFacilidades de

Operação

Interface Gráfica comUsuário (padrão GUI)

Bom Tempode Resposta

Pré-customização, compossibilidades de

customizaçãoposterior

Flexibilidade

INFORMAIS

FORMAIS

I N T E R N O S E X T E R N O S

ANÁLISESQUALITATIVAS(contexto)

ANÁLISESQUANTITATIVAS

INTEGRAÇÀO

ATUAIS

HISTORICOS

SEMÁFOROSDRILL DOWN

‘PROJEÇÒESESIMULAÇÒES

A G R E G A D O S D E T A L H A D O S

Possibilitatécnicastípicas dosEIS: “ drilldown”,alarmes,semáforos,relatórios deexceção.

Possibilitatécnicas típicasde DSS:simulações,projeções, criaçãode cenários,curvas detendências,análises “ what-if ”

Possibilitatécnicas típicasda tecnologiaOLAP:processamentoanalítico emtempo real eanálisemultidimensional

Possibilitatécnicas deparametrização:dosadas comcaracterísticasde pré-customização ecustomizabilidade

Integração

DadosInternos X Externos

&Formais X Informais

Vendas dosConcorrentes

Vendas da Empresa

Análise dasVendas

Análises dosConcorrentes

InformalFormal

Interna

Externa

Dados Históricos e Atuais,Agregados e Detalhados Evolução Diária

Faturamento

FaturamentoCentro Custo

FaturamentoGlobal

Evolução AnualFaturamento

ConsolidadosDetalhados

Correntes

Históricos

Interface com sistemasespecializados em dados informais

Armazémde

Dados

Figura 1: Um Modelo Conceitual para EnterpriseInformation Systems (EIS)

SEM

ÁFO

ROS

~

~

112


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

(2) Sobre a incorporação de dados informais (pouco estruturados) e análisesqualitativas nos sistemas de informação, neste caso nos EIS, chegou-se a duasconclusões principais. A primeira é que, segundo as percepções dos usuários, asinformações informais não precisam estar integradas dentro dos sistemas EIS.Segundo os usuários, existem sistemas mais apropriados para isso (salientando-se a emergência das Intranets que, com suas aplicações com suporte a multimídiae hipertexto, parecem mais aconselháveis para disseminar informações informaispela empresa); no entanto, sempre que informações informais puderem serquantificáveis, os indicadores resultantes deveriam ser absorvidos pelos sistemasEIS, enriquecendo as comparações e análises possíveis: pode existir sinergia entreos sistemas EIS e as Intranets. A segunda conclusão está relacionada com um tipoespecial de dado informal: aqueles dados contextuais, diretamente relacionadoscom indicadores ou gráficos do EIS. Os usuários sugerem que os sistemas EISdeixem de fornecer dados frios e passem a apresentar dados com seu contexto: asinterpretações e as análises produzidas pelos próprios decisores ou por quem pro-duziu a informação. Neste aspecto, é preciso associar textos aos gráficos enúmeros.

(3) Quanto aos modelos híbridos, que unem características de sistemas EIS e deSistemas de Apoio à Decisão (SAD), percebeu-se que se trata de uma das gran-des ausências nos sistemas implantados nas empresas. As características típicasdos SAD, ou seja, capacidade de fazer projeções, simulações, interação, criaçãode cenários e análises conhecidas como what-if, são consideradas de extrema im-portância pelos usuários. Este fato demonstra uma mudança do esperado compor-tamento dos usuários de sistemas de informação ao longo dos anos, e a tendênciade os sistemas se tornarem sistemas híbridos.

Avaliação dos ResultadosAvaliação dos ResultadosAvaliação dos ResultadosAvaliação dos ResultadosAvaliação dos Resultados

. Quanto à exploração do tema. No decorrer deste trabalho, foi estabelecidauma relação, fruto da associação lógica entre dois conceitos: de que um compor-tamento proativo, ao ser relacionado com a recuperação de informações, pode serdefinido como a combinação de buscas focadas com exploração de dados. Umcomportamento reativo, na recuperação de informações, seria aquele restrito abuscas focadas. As entrevistas semi-estruturadas com os usuários demonstraramque é possível captar predisposições para a exploração de dados. Os usuáriosdemonstram estar familiarizados com esta categoria, falam sobre suas expectati-vas no uso dos sistemas e sobre suas percepções sobre o que deveria ser mudadopara que elas fossem atingidas. Também foi possível observar a ocorrência deexploração de dados ou apenas consultas focadas: os usuários foram explícitos aoenquadrar seu comportamento em uma ou outra categoria. Os usuários que de-monstraram predisposição para a exploração efetivamente somaram exploração

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 113


de dados e buscas focadas. Somente não o fizeram os usuários de sistemas tãorígidos e pouco flexíveis, que realmente interditam a exploração. Alguns usuáriosdemonstraram não ter predisposição para a exploração e realmente demonstramnão explorar dados, apenas realizam consultas específicas.

. Quanto ao método de pesquisa. A exploração dos métodos de análise paradados qualitativos revelou-se muito importante. Na exploração dos métodos exis-tentes, o pesquisador defrontou-se com métodos de análise que parecem buscar aredução da complexidade, através do uso quase exclusivo de tabelas e codificações,técnicas que buscam a maior objetividade atribuída às análises estatísticas, masque empobrecem a pesquisa, por reduzirem o que existe de mais rico em umestudo de natureza qualitativa: o contexto. A utilização de um método de análise,baseado na modelagem dos casos, mostrou-se valiosa e candidata a novasavaliações.

. Quanto aos produtos da pesquisa. Os principais produtos da pesquisa fo-ram a grade de análise revisada (vide Tabela 7), instrumento utilizado tantopara avaliação de sistemas EIS, como para a coleta de dados, e o modeloconceitual para enterprise information system – EIS (vide Figura 1). Grade emodelo incorporaram as contribuições levantadas no decorrer da pesquisa. Aexpectativa é que se tornem dois instrumentos não somente para técnicos queprojetam, desenvolvem e implementam sistemas de apoio ao processo decisório,como para as próximas etapas das pesquisas sobre o comportamento dos usu-ários na recuperação de informações.

CCCCCONCLUSÕESONCLUSÕESONCLUSÕESONCLUSÕESONCLUSÕES

Nossas conclusões são apresentadas em quatro pontos: avaliação, limites, estu-dos futuros e considerações finais.

. Avaliação da pesquisa. Duas perguntas guiaram o desenvolvimento da pes-quisa: (1) as características dos sistemas podem estimular comportamentosproativos na recuperação de informações (ou seja, a adição de exploração dedados à busca focada)? Foi possível identificar um conjunto de característicasdesejáveis nos sistemas EIS, a partir da análise de trabalhos de autores consagra-dos, na esfera de sistemas gerenciais, e identificar um conjunto de característicasemergentes, a partir da análise das tecnologias, também emergentes, categorizando-as em grade de análise; realizar estudos de caso, buscando rigor metodológico, eentão revisar criticamente o modelo proposto à luz dos sistemas implantados nasempresas e sobretudo das percepções dos usuários sobre as características que

114


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

possibilitam explorar informações; explorar o conceito de proatividade, relaci-onando-o com o comportamento de recuperação de informações; identificarpresença ou ausência de comportamentos proativos dos usuários na recupera-ção de informações dos sistemas EIS, segundo a percepção dos usuários e aobservação do pesquisador, procurando inferências para identificar caracterís-ticas dos sistemas que possam estimular a adição de exploração de dados àbusca focada.

O produto final do trabalho é um modelo de sistema EIS: (2) podemos afir-mar que este modelo identifica características para comportamentos proativosna recuperação de informações? Podemos afirmar que as característicasidentificadas, organizadas através das categorias integração, flexibilidade e apre-sentação são necessárias, mas não suficientes para que existam comportamen-tos de exploração de dados somados a comportamentos de busca focada. Tam-bém ficou clara a idéia de que existe uma gama de comportamentos e quetodos são importantes. Não se trata de apenas possibilitar exploração de da-dos: em alguns momentos as buscas focadas são relevantes e os sistemas de-vem permitir sua ocorrência com facilidades de operação. Fica evidente que aabordagem interacionista é fundamental para a compreensão da interação usu-ário/sistemas. Podemos afirmar, de forma conclusiva, que baixos graus de fle-xibilidade e integração podem interditar comportamentos de exploração deinformações, mas não garantem a presença de exploração de informações. Osresultados foram valiosos não somente por fornecer fortes subsídios para ou-tras etapas da investigação, como por fornecer para as organizações referênci-as de que a tecnologia de EIS pode ser apropriada para encontrar seus objeti-vos e os potenciais benefícios no seu investimento vista de forma global.

. Limitações do estudo. Fazendo análise do critério validade da pesquisa,procurou-se empregar, incansavelmente, as recomendações de vários pesqui-sadores da área, para que o maior rigor metodológico possível fosse observa-do. Também a confiabilidade pode ser atingida de várias formas nos estudosde caso e foi buscada através do desenvolvimento do protocolo e da utilizaçãode triangulação. O estudo apresenta, no entanto, algumas limitações: 4 organi-zações não traduz um número estatisticamente generalizável, nem 1, 2, 3 ou 4usuários de cada organização necessariamente são representativos de todos osusuários da organização. A observação do uso dos sistemas não chega a com-pensar a ausência de um número maior de entrevistas. Um estudo confirmatórioé necessário para determinar se os resultados são generalizáveis através deuma ampla gama de organizações e sistemas EIS. A crítica mais freqüente dametodologia de estudo de caso está em que sua dependência de simples casostornam-no incapaz de prover uma conclusão generalizante. Yin (1984) argu-menta, para aqueles que consideram a metodologia microscópica pela falta de

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 115


número suficiente de casos, que o tamanho relativo da amostra, se 2, 10 ou100 casos, não transforma um caso múltiplo em um estudo macroscópico. Oobjetivo do estudo deve ser estabelecer parâmetros, e aplicá-los em toda apesquisa. Desta forma, mesmo um caso único pode ser considerado aceitável,desde que atinja o objetivo estabelecido.

. Perspectivas para pesquisas futuras. A realização dos estudos de caso per-mitiu um refinamento das categorias relacionadas com as características do siste-ma e com os comportamentos dos usuários. Preconizamos que as pesquisas futu-ras sejam realizadas através de pesquisa survey ou de experimento em laborató-rio; poderão partir destas categorias para aprofundar as relações de causa-efeitoentre características e comportamentos.

. Considerações finais. Ficou claro que existe relação estreita, mas não única,entre as características técnicas e os comportamentos dos usuários no empregodos sistemas. Ora, as características dos sistemas são fatores controláveis. É im-portante que exista um domínio cada vez maior sobre elas; no entanto estes fato-res não podem ser analisados de forma isolada. Ficou claro, através de uma aná-lise de dados, que manteve o contexto o tempo inteiro sob observação, que osfatores relacionados com os traços da personalidade e com a cultura organizacionalsão absolutamente relevantes.

Quais são as implicações da apresentação desse modelo? Ora, o modelo apre-sentado resume as características levantadas no decorrer da pesquisa. Resume umesforço de exploração e integração de elementos, que não aparecem integrados nocampo dos sistemas EIS. Nosso objetivo é não somente adotar nova postura en-quanto desenvolvedores de sistema, uma postura de quem coloca as ferramentasnas mãos dos usuários, para que eles explorem os dados, e de quem abre os mode-los de análise para que os usuários os construam, ou tenham maior liberdade deescolha, mas sobretudo oferecer um referencial abrangente como base para essedesenvolvimento. Para tanto o modelo conceitual apresentado pode ser valioso.Partimos do princípio de que os sistemas de informação para a empresa, cuidado-samente denominados Enterprise Information Systems, precisam deliberadamentereunir um conjunto de características que abra campos de possibilidades paracomportamentos proativos dos usuários. Seguimos uma linha de raciocínio, aoexplorar o conceito de proatividade: assim como os comportamentos proativospodem surgir como disposição particular de cada indivíduo, o ambiente pode in-fluenciar as pessoas e estimular ou liberar aquela disposição.

No ambiente empresarial ou de tomada de decisão, um dos fatores ambientaisde vital importância são os sistemas de informação; estes podem influenciar ocomportamento dos seus usuários. A interação entre os usuários e os sistemas éde difícil compreensão; dominar relações de causa-efeito, envolvendo essa interação,

116


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

é tarefa perversa. Mas não há como negar que as características de um sistemainfluenciam a forma como ele é utilizado. Se existe relação de facilidade ou dedificuldade na exploração das informações, uma relação de prazer ou aborreci-mento na busca dos dados necessários para a tomada de decisão, uma relação deliberdade ou de prisão na forma como essas relações se estabelecem, então não hácomo negar que as características dos sistemas de informação influenciam o usoque deles é feito. O complexo é medir essa influência ou intencionalmente direcioná-la. Nosso objetivo foi explorar até que ponto poderemos, deliberadamente, criarum campo de possibilidades para a proatividade, para a antecipação. O modeloconceitual proposto pretende auxiliar na construção deliberada desse campo depossibilidades.

NNNNNOTASOTASOTASOTASOTAS

1 O termo em inglês scanning muitas vezes é empregado na língua portuguesa como escaneamento.

No entanto o termo escaneamento ainda não foi incorporado oficialmente, não constando emdicionários consagrados como o Aurélio. Por esta razão, procuramos utilizar um termo que, nonosso entendimento, mais se aproxima do sentido de navegação e exploração de uma massa dedados: exploração de dados.2 Os termos originais são restrictiveness e decisional guidance (Silver, 1994).

RRRRREFERÊNCIASEFERÊNCIASEFERÊNCIASEFERÊNCIASEFERÊNCIAS B B B B BIBLIOGRÁFICASIBLIOGRÁFICASIBLIOGRÁFICASIBLIOGRÁFICASIBLIOGRÁFICAS

AGUILAR, F. J.Scanning the businessenvironment. London :MacMillan, 1967.

BATEMAN, T. S.;CRANT, J. M.

The proactive component oforganizational behaviour : ameasure and correlates. Journalof Organizational Behaviour, v.14, p. 103-118, 1993.

BUSS, A.;FINN, S.

Classification of personality traits.Journal of Personality andSocial Psychology, v. 52, p.1219-1229, 1987.

CRANT, J. M.The proactive personality scaleand objetive job performanceamong real estate agents. Journalof Applied Psycology, v. 80, n.4, p. 532-537, 1995.

RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999 117


The proactive personality scale asa predictor of entrepreneurialintentions. Journal of SmallBusiness Management, p. 42-49,July 1996.

ELAM, J. J.;LEIDNER, D. G.

EIS adoption, use and impact :the executive perspective.Decision Support Systems, v. 14,p. 89-103, 1995.

GARTNER, W. B.Who is an entrepreneur? Is thewrong question. AmericanJournal of Small Business, p. 11-32, Spring 1988.

Some sugestions for research onentrepreneurial traits andc h a r a c t e r i s t i c s .Entrepreneurship Theory andPractice, p. 28-37, Fall 1989.

HUBER, G. P.Organizational learning : thecontributing process and theliteratures. OrganizationScience, v. 2, n. 1, p. 88-115,1991.

LÉVY, P.As tecnologias da inteligência :o futuro do pensamento na era dainformática. Rio de Janeiro, 1993.

L’hypertexte comme technologieintellectuelle et métaphore.Informatique et DifférencesIndividuelles, p. 59-68, 1994.

MYERS, M. D.Pesquisa qualitativa em sistemasde informação. MIS Quarterly,v. 21, n. 2, p. 241-242, 1997.

PANDIT, N. R.The creation of theory : a recentapplication of the grounded theorymethod. The Qualitative Report,v. 2, n. 4, Dec. 1996.

POSADA, E.;PINSONNEAULT, A.

The impact of EIS on topmanagement scanning : aninformational perspective.Cahier GRESI, n. 93, Feb. 1993.

POZZEBON, M.Um modelo de EIS - enterpriseinformation system - que identifi-ca características para comporta-mentos proativos na recuperaçãode informação. Porto Alegre,1998. Dissertação (Mestrado emAdministração) - Programa dePós-Graduação em Administra-ção, Universidade Federal do RioGrande do Sul.

POZZEBON, M.;FREITAS, H. M. R. DE.

Modelagem de casos : uma novaabordagem em análise qualitati-va? In: XXII ENCONTRO ANU-AL DA ANPAD (1998 : Foz doIguaçu). Anais Eletrônicos... Fozdo Iguaçu : ANPAD, 1998.

118


RAC, v. 3, n. 2, Mai./Ago. 1999

Pela aplicabilidade - com um mai-or rigor científico - dos estudos decaso em sistemas de informação.Revista de Administração Con-temporânea, v. 2, n. 2, p. 143-170, 1998a.

RAINER, R. K.;WATSON, H.

What does it take for successfullexecutive information systems?Decision Support Systems, v. 14,p. 147-156, 1995.

SILVER, M. S.Systems that support decisionmakers - description and analysis.New York : John Wiley & Sons,1994.

TRIVIÑOS, A. N. S.Introdução à pesquisa em ciên-cias sociais. São Paulo : Atlas,1987.

TURBAN, E.Decision support and expertsystems. Rio de Janeiro : Prentice-Hall, 1995.

TURBAN, E.;WALLS, J. G.

Executive information systems -a special issue. Decision SupportSystems, v. 14, p. 85-88, 1995.

VANDENBOSCH, B.;HIGGINS, C.

Information acquisition andmental models : an investigationinto relationship betweenbehaviour and learning.Information Systems Research,v. 7, n. 2, p. 198-214, June 1996.

VANDENBOSCH, B.;HUFF, S. L.

Searching and scanning : howexecutives obtain informationfrom executive informationsystems. MIS Quartely, p. 81-101, Mar. 1997.

VOLONINO, L.;WATSON, H. J.;ROBINSON, S.

Using EIS to respond to dynamicbusiness condition. DecisionSupport Systems, v. 14, p. 105-116, 1995.

WATSON, H. J. et al.Development practices forexecutive information systems :findings of a field study. DecisionSupport Systems, v. 14, p. 171-184, 1995.

YIN, R.Case study research : design andmethods. London : SagePublications, 1984.

a definição de categorias para o estudo de comportamentos ... · objetivo: apresentar um modelo...

Documents